摘要:反馈粒子滤波器(FPF)是一种连续时间最优贝叶斯估计器.针对FPF对系统采样率要求较高的问题,提出一种基于径向基函数-Galerkin法求解的反馈粒子滤波器.该算法推导了反馈增益势函数所满足偏微分方程的弱形式,结合径向基函数对势函数进行近似,利用Galerkin法和蒙特卡罗积分得到了反馈增益近似解,并给出了一种径向基参数选取方法,从数值上分析了径向基函数参数选取对于滤波精度的影响.仿真算例表明反馈粒子滤波器在低系统采样率下会严重发散,而本文算法能够避免这一问题,且提高了FPF在低系统采样率下的滤波精度和稳定性., B0 G3 v3 _3 |- o; p# K( A
关键词:非线性滤波;贝叶斯滤波;反馈粒子滤波器;Galerkin法;径向基函数0 |7 S) T" u A {$ N9 p+ g